大家好，我是被白菜拱的猪。
一个热爱学习废寝忘食头悬梁锥刺股，痴迷于学习的潇洒从容淡然coding handsome boy。
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索引优化分析
（一）性能慢
性能下降SQL慢、执行时间长、等待时间长
原因：
- 查询语句写的烂
- 索引失效：单值索引、复合索引
select * from user where name = ‘’;
create index idx_user_name on user(name);
没建索引就是胡乱排队
create idx_user_nameEmail on user(name,Email)
- 关联查询太多join（设计缺陷或不得已的需求）
- 服务器调优及各个参数设置（缓冲、线程数等）
（二）常见的Join查询
SQL执行顺序
手写：
select distinct from…where…group by…having
机读：
from…on…where…group by…having…
select distinct order by
总结：
Join图
不得不说这张图很厉害啊
具体SQL语句
inner join 只有两者的共有部分
full outer join mysql 不支持
什么样的操作既能合并又能去重？union
select * from table1 a left join table2 b on a.id = b.id
union
select * from table1 a right join table2 b on a.id = b.id
只有左边和右边那怎么写呢？
今天多学一门技术，明天少说一句求人的话
select * from table1 a left join table2 b on a.id = b.id where b.id is null
union
select * from table1 a right join table2 b on a.id = b.id where a.id is null
（三）索引简介
1、是什么？
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，索引是一种数据结构。
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典。假如没有索引a-z开始查找
你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”。查找快，排好序。
索引会影响where后面的查找和order by后面的排序。
详解：
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据以某种方式引用数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引，Btree。
采用逻辑删除的原因：
1、为了其他部门数据分析
2、为了索引，数据改变的同时，索引也要改，就会很麻烦，影响性能。
一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。
我们所说的索引，没有特别指明，都是指B树（多路搜索树，并不一定是二叉的）结构组织的索引。其中聚集索引，次要索引，复合索引，前缀索引，唯一索引默认都是使用B+树索引，统称索引。当然,除了B+树这种类型的索引之外，还有哈希索引（hash index）等。
解决查找和排序的功能，where 和 order by。
2、优势和劣势
优势：
（1）类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
（2）通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。
硬件层面：一个IO成本一个是CPU成本。
劣势：
实际上，索引也是一个表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，索引索引列也是要占用空间的。
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进项insert、update和delete。因为索引在更新数据的同时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间建立最优秀的索引，索引的不是一下子就建立出来的。
3、索引的分类
- 单值索引：即一个索引值包含单个列，一个表可以有多个单列索引。（即只是用一个字段来当做索引，如银行 银行卡号+身份证号 两个字段当做一个索引）
- 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。与主键的区别就是主键不能为空。
- 复合索引：即一个索引包含多个列
基本语法：
1.创建：CREATE [UNIQUE] INDEX indexName ON mytable(columnName);
ALTER mytable ADD [unique] INDEX [indexName] ON (columnName);
2.删除： drop index [indexName] on mytable;
3.查看：show index from tablename\G
4、索引结构
BTree树
3层的B+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
5、哪些需要创建索引
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁座位查询条件的字段应该创建索引
- 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
- 频繁更新的字段不适合创建索引，因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引
- where条件里用不到的字段不创建索引
- 单键/组合索引的选择问题，who？在高并发下倾向创建组合索引
- 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
- 查询中统计或者分组字段
6、哪些索引不要创建索引
1.表记录太少
2.经常增删改的表，Why：虽然提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
3.数据重复且分布且平均的表字段（如国籍都是中国，性别男女等）因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为他建立索引就没有太大的实际效果、
假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度、
索引的选择性是指索引列中不同值的数目与表中记录数的比。如果一个表中有2000条记录，表索引列有1980个不同的值，那么这个索引的选择性就是1980/2000=0.99。一个索引的选择性越接近于1，这个索引的效率就越高。
（四）性能分析
MySQL Query Optimizer
MySQL中有专门负责优化SELECT语句的优化器模块，主要功能：通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的Query提供他认为最优的执行计划（但是他认为的最优的数据检索方式，但不见得是DBA认为是最优的，这部分最耗费时间）
MySQL常见瓶颈
CPU：CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候
IO：磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候
服务器硬件的性能瓶颈：
EXPLAIN
是什么？
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
厉害的程序员不仅能完成功能还能分析性能
能干嘛？
- 表的读取顺序
- 数据读取操作的操作类型
- 哪些索引可以使用
- 哪些索引被实际使用
- 表之间的引用
- 每张表有多少行被优化器查询
怎么玩？
EXPLAIN + SQL语句
执行计划包含的信息
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
字段解释
id
selct查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序。
三种情况：
1. id相同，执行顺序由上向下。
2. id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行。
3. id相同不同，同时存在。derived衍生。id如果相同个，可以认为是一组，从上往下执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行。
select_type
对应能干嘛中的2，数据读取操作的操作类型。
有哪些？SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY、DERIVED、UNION、UNION RESULT
查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等复杂的查询。
- SIMPLE:简单的select查询，表示查询中不包含子查询或者UNION。
- PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为PRIMARY（也就是最后加载的那个查询）。
- SUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询。
- DERIVED：在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED（衍生），MySQL会递归执行这些子查询，把这些放在临时表中。
- UNION：若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FRPM子句的子查询后，外层SELECT将被标记为DERIVED。
- UNION RESULT：从UNION表获取结果的SELECT，也就是两个UNION之后最后
type
访问类型，有ALL、index、range、ref、rq_ref、const，system、NULL
显示查询使用了何种类型，从最好到最差依次是：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
ALL是全表扫描，一般来说，得保证潮汛至少达到range级别，最好能达到ref。
- system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现，这个也可以忽略不计。
- const：表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或者unique索引，因为只匹配一行数据，所以很快如将主键置于where列表，MySQL就能将该查询转为一个常量。explain select * from (select *from t1 where id = 1) d1,里面的select语句就是const，因为where id = 1一下子就查到了，外面的是system，只有一行数据。
- eq_ref:唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。explain select * from t1,t2 where t1.id = t2.id。把你们CEO叫出来，只要一个人。
- ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体。查询开发部门，就有多个程序员，查询CEO，只有一个，这就是eq_ref与ref的区别。
- range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询，这种范围扫描检索索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，结束于另一点，不用扫描全部索引。
- index:index与all区别为index类型值遍历索引树。这通常比all快，因为索引文件通常比数据文件小。也就是说虽然all和xindex 都是读全表，但是index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的。
- all：将遍历全表已找到匹配的行
备注：一般莱索，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
possible_keys/key
possible_keys:显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。
应到多少人，实到多少人，结婚应该十桌，但最后来到八桌。
key：实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引。查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在索引列表中。
覆盖索引：要查询的字段与建的索引个数和顺序相同，只用在索引中找，不用全表扫描。
key_len
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好、
key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。
精度和长度相矛盾
ref
显示索引的哪一个列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查询索引列上的值。
rows
根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
（每张表有多少行被优化器查询过）
extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。
- **Using filesort（**文件内排序）：说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。索引创建的是一楼二楼三楼，但是用的一楼、三楼没有用二楼则会出现using filesort，九死一生
- Using temporary：使用临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表，常见于排序order by 和分组查询group by。十死无生（创建临时表对性能影响极大）
- Using index：表示相应的select操作中使用了覆盖索引（covering index），避免访问了表的数据化，效率不错，如果同时出现了using where，表明索引被用来执行索引键值的查找；如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作。
- Using where：表明使用了where过滤
- using join buffer：使用了缓存
- impossible where：where子句的值总是false，不能用来获取任何元组，比如where name = “lily” and name = “shuaibi”
- select table optimized away：
- distinct：优化distinct，找到第一个就收工
覆盖索引：就是select的数据列只用从索引中就能取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不比根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。
注意：如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，因为如果将所有字段一起做索引hi导致索引文件过大，查询性能下降。
下面的一篇的内容讲师具体如何索引优化
最后，不要光看，记得点赞。你知道的越多，你不知道的越多。
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